Вонсевич К.П. Міографічна система біонічної руки з оптичною ідентифікацією типу поверхні. – На правах рукопису.Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.11.17 – біологічні та медичні прилади і системи. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» МОН України, Київ, 2020.Дисертаційна робота присвячена створенню міографічної системи протезної руки з розширеними можливостями рухів та жестів із розпізнаванням міоелектричних сигналів нейромережевим інтерфейсом та оптичним ідентифікатором контактної поверхні для дотику пальців. У роботі вдосконалено метод розпізнавання категорій фізіологічних рухів та жестів шляхом аналізу електро- та форс- міографічних сигналів мультирівневими штучними нейронними мережами, що дозволило підвищити точність класифікації жестів кисті руки. Вдосконалено метод розпізнавання контактної поверхні пальцем протезу шляхом оптичної ідентифікації із засобами концентрації оптичної енергії, що дало можливість підвищити достовірність ідентифікації структури об'єктів маніпуляції. Вдосконалено метод координації рухів протезу кисті руки на основі одночасної реєстрації і розпізнавання фізіологічних сигналів та сигналу оптичної ідентифікації. Ключові слова: біонічний протез руки, класифікація сигналів, матриця похибок, оптична ідентифікація, поверхнева електроміографія, протезування, розпізнавання поверхонь, штучна нейронна мережа, force-міографія, TDF-характеристики^UVonsevych K. Myographic system of bionic hand with optical identification of surface type. – On the rights of manuscript.The dissertation for scientific degree of candidate of technical sciences on a specialty 05.11.17 – Biological and medical devices and systems. – National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" MES of Ukraine, Kyiv, 2020.This work is devoted to creation of a myographic system of prosthetic hand with advanced movements and gestures capabilities with recognition of myoelectric signals by a neural network interface and optical identifier of the contact surface for fingers touch. The method of recognizing categories of physiological movements and gestures by analyzing electro- and force-myographic signals on the base of multilevel artificial neural networks have been improved, which allowed to increase the accuracy of classification of wrist gestures. The method of recognizing the contact surface by a finger prosthesis due to optical identification with instruments of concentration optical energy have been improved, which made possible to increase the reliability of identification of the structure of the objects of manipulation. The method of hand prosthesis movements coordination based on simultaneous registration and recognition of physiological signals and optical identification signal have been improved. Keywords: artificial neural network, bionic hand prosthesis, confusion matrix, force myography, optical identification, prosthetics, signal classification, surface electromyography, surface recognition, time domain features